Печалби:
- Възможност за разграничаване на типични области на използване и специфични за модалността граници на приложения с изкуствен интелект в различни модалности (графия, CT, MR, мамография)
- Способност за оценка на ролята на AI като втори четец и клинични последици от праговете за вземане на решения в области с голямо въздействие като мамография и CT при инсулт
- Разбирането, че производителността може да намалее (изместване на разпределението), когато населението и устройството, на което се обучава изкуственият интелект във всяка модалност, се преместят отвъд
Изкуственият интелект не е само едно нещо в радиологията; За всяка модалност (метод за изобразяване) той носи различен инструмент, различна сила и различно ограничение. Рентгеновият модел на гръдния кош и КТ моделът на инсулт решават напълно различни проблеми и правят различни модели на грешки. В тази част ще покрием петте най-често срещани области – рентгенография на гръдния кош, CT, MRI, мамография и инсулт – със специфични за модалността употреби и капани. Целта е да се използва всеки инструмент за правилната работа, с правилните ограничения.
Основният принцип не се променя, но придобива ново лице във всяка модалност: Всеки модел се обучава на конкретно устройство, специфичен протокол и конкретна група пациенти. Когато тези условия бъдат превишени, производителността може да намалее; Това се нарича изместване на разпределението. Диагнозата е на рентгенолога, който е първият, а не вторият.
Употреба и ограничения по модалност
Рентгенография на белия дроб (рентгенова снимка): Тук има най-богатите данни; моделите генерират флагове за пневмоторакс, консолидация (възпалителна пълнота на белия дроб), възел, плеврален излив (интерплеврална течност) и размер на сърцето. Силните му страни са скоростта и сканирането; неговата слабост са високите фалшиви положителни резултати, дължащи се на припокриващи се структури (кост, съд, сянка на гърдите) и тенденцията да се пропускат малки възли.
CT (компютърна томография): Благодарение на образа на напречното сечение, моделите са мощни за емболия, кървене, възел, фрактура, обем на орган. Силата му е триизмерно измерване; Слабостта е високата чувствителност към протокола/дебелината на среза и фазата на контраста - производителността варира в зависимост от различните протоколи.
MRI (магнитен резонанс): Контрастът на меките тъкани е висок; Има модели за дифузия на инсулт, простатна лезия, мозъчни лезии, хрущял. Неговата слабост е, че има твърде голямо разнообразие от устройства/последователности — моделът губи надеждност извън последователността, на която е бил обучен.
Мамография: поле със силно въздействие; Моделите действат като втори четец за образувания и микрокалцификации. Неговата сила е намаляването на пропуските при скрининга за рак на гърдата; Неговата слабост е влошаването на производителността в гъста тъкан на гърдата и запомнянето на фалшиви положителни резултати.
Инсулт (КТ на мозъка/КТ ангиография/перфузия): Това е критичната за времето област; моделите предоставят бързи сигнали за оклузия на големи съдове (LVO), ранни признаци на исхемия и кървене, ускорявайки решенията за лечение (тромбектомия). Неговите слабости са артефакт на движение и ограничена надеждност при ранни/слаби находки.
модалност
Типично използване на AI
силна страна
Специфична граница на модалността
Рентгенова снимка на белия дроб
Пневмоторакс, възел, флаг на излив
скорост, сканиране
Припокриване, високи фалшиви положителни резултати
IT
Емболия, кървене, възел, обем
3D измерване
Чувствителен към фаза на протокол/контраст
ЯМР
Инсулт дифузия, простата, мозък
мека тъкан
Разнообразие от последователности/устройства
мамография
Маса, микрокалцификация (2-ри читател)
Намалете инконтиненцията
Спуснете плътна гърда, извикайте натоварване
Инсулт CT
LVO, исхемия, кървене
спестяване на време
Артефакт, ранна/слаба находка
Роля на втори читател и праг на решение
В области с голямо въздействие, като мамография и инсулт, AI често се позиционира като втори четец: рентгенологът чете, след това това, което AI маркира, се преглежда (или обратното). Това дава шанс да се хване това, което е пропуснал единственият рентгенолог. Но има два риска. Първо, зоната, която не е маркирана от AI, се счита за "чиста" (пристрастие на автоматизацията). Второ, клиничните последици от прага на вземане на решение: ако прагът е нисък при мамографията, ще има повече припомняния (и ненужни биопсии, безпокойство); Ако е високо, течът се увеличава. Този праг се определя от скрининговата философия на институцията и интерпретацията на рентгенолога; не е инженерна настройка по подразбиране.
Внимание: Само защото даден модел работи добре в една модалност, не означава, че ще работи добре в друга модалност или на различно устройство/протокол от същата модалност. Ако моделът е обучен за "рентгенография на белите дробове", работата му може да се различава при преносима радиография за интензивно лечение. Обхватът на употреба винаги е ограничен до обхвата, за който моделът е одобрен.
три мини калъфа
Случай 1 — Мамографията печели втори читатели. Рентгенолог разчита скрининговата мамография нормално. YZ като втори четец маркира клъстер от микрокалцификации в даден регион. Рентгенологът поглежда назад и вижда наистина слаб клъстер; С допълнителни изображения се открива ранен дуктален карцином in situ (ранен стадий на рак на гърдата). AI предотврати бягството като „второ око“; Рентгенологът постави диагнозата.
Случай 2 — Увеличаване на времето за ход. При спешна мозъчна КТ ангиограма AI маркира оклузия на голям съд (LVO) в рамките на 2 минути и задейства екипа за инсулт. Рентгенологът потвърждава, пациентът е отведен на тромбектомия; Времето от врата до игла е значително съкратено. Но през същата седмица моделът пропуска слаба ранна исхемия; Рентгенологът го улавя със собственото си четене. AI донесе бързина, но първи читател си остана радиологът.
Случай 3 — Смяна на дистрибуцията. Рентгеновият модел на гръдния кош работи перфектно на стационарно оборудване в голяма болница. Когато един и същ модел се използва на преносими устройства на отделение за интензивно лечение, фалшивите положителни резултати експлодират: различната експозиция, лошото качество и припокриващите се сенки на оборудването объркват модела. Екипът осъзнава, че използва модела на преносими графики без локално валидиране и стеснява обхвата. Урок: производителността се променя при промяна на устройството/протокола.
Слаба подкана / Силна подкана
Слаба подкана:
Този модел ЯМР добър ли е? Трябва ли да го използваме?
Без подробности за модалността, последователност, население и предназначение; Идва общ и рискован отговор.
Мощна подкана:
Вашата роля: CO-консултант при избора на AI за специфични модалности. Вземане на решения; Измислете какви въпроси да задам. Обмисляме модел на лезия на ЯМР на простатата. Помислете за: (1) на какви последователности/устройство/сила на магнитното поле е бил обучен моделът, съвпада ли с нашия, (2) в коя популация е валидиран, (3) дали е второ четене или помощно средство за диагностика, (4) дали е на известната си граница в плътни/нетипични случаи, (5) е рискът от използването му без локално валидиране. Окончателното решение е на институцията.
Силната подкана поставя под въпрос специфичното за модалността съответствие, популацията и местното валидиране.
Копируеми шаблони за подкана
ШАБЛОН ЗА СЪОТВЕТСТВИЕ НА МОДАЛИТЕТА Вашата роля: АСИСТЕНТ. Ще ви дам AI модел и информация за нашето собствено устройство/протокол. Сравнете нашите с модалността, устройството, последователността/протокола и популацията, върху която е обучен моделът; Избройте разликите, изложени на риск от отклонение в разпространението, и преценете дали е необходима локална проверка. Решението е в институцията. Информация: [пишете]
ШАБЛОН НА ДИСЦИПЛИНА ЗА ВТОРО ЧЕТЕНЕ Представете ми контролен списък, който ще поддържа моята дисциплина при четене, когато използвам AI за втори четец: трябва ли да чета първо себе си, как да защитя зоната, която AI не маркира, как да потвърдя AI знака, как да избегна пристрастието на автоматизацията. Модалност: [пишете]
ШАБЛОН НА РЕЗУЛТАТ ЗА ПРАГ ЗА РЕШЕНИЕ ще ви даде сценарий за праг на решение в модалност (напр. мамография). Обяснете клиничните последици от понижаване/повишаване на прага на припомняне, ненужна биопсия, укриване и безпокойство. Напомнете ни, че прагът се определя от философията за скрининг на институцията. Скрипт: [напиши]
ШАБЛОН ЗА НАПОМНЯНЕ ЗА ОГРАНИЧЕНИЕ НА МОДАЛИТНОСТ TEMPLATEI ще ви даде модалност и задача за AI. Избройте типични източници на грешки, специфични за този модалност (напр. припокриване при рентгенография на гръдния кош, разлика в последователността при ЯМР, артефакт при КТ при инсулт) и точки, на които рентгенологът трябва да обърне допълнително внимание. Модалност/задача: [напиши]
Често срещани грешки
- Използване на специфичен за модалността модел в друго състояние. Моделът на стационарното устройство се държи по различен начин в преносимия; обхватът трябва да бъде запазен.
- Зачитайки за "чисто" това, което второчитателят не е отбелязал. Пристрастие към автоматизацията; Четенето им трябва да бъде защитено.
- Погрешно приемане на прага за вземане на решение като инженерна настройка. Прагът е клиничен баланс; Регулира се чрез философия на сканиране.
- Игнориране на разликата в последователността/протокола. MR/CT моделите губят надеждност извън протокола, по който са били обучени.
- Разпространение без местна проверка. Дрейфът на разпределението тихо влошава производителността.
Съвет: Преди да използвате нов модел, специфичен за модалността, задайте три въпроса: "На какво устройство/протокол/популация е обучен този модел? Нашият изглежда ли така? Валидирали ли сме го на наши собствени данни?" Ако и трите не са задоволителни, моделът не е ускорител, а скрит риск.
В обобщение
AI е различен инструмент във всяка модалност: бърз скрининг при рентгенография на гръдния кош, но фалшиво положителен резултат поради припокриване; Мощно 3D измерване, но чувствителност на протокола в CT; Сила на меките тъкани, но разнообразие от последователности при ЯМР; второ четене, намаляващо отвличането, но натоварването на припомнянето при мамография; Печалба във времето при удар, но ограничение на артефакта. В области с голямо въздействие като мамография и инсулт, AI се превръща във втори четец, но първият четец винаги е рентгенологът и прагът за вземане на решение е клиничен баланс. Когато устройството, протоколът и популацията, на която се обучава всеки модел, се изместят извън обхвата, неговата производителност намалява (изместване на разпределението); така че обхватът трябва да се поддържа и трябва да се извършва локално валидиране.
Задача за приложение
Изберете модалност във вашата рутина (рентгенография, CT, MRI, мамография или инсулт). С помощта на шаблона „Напомняне за ограничение на модалността“ запишете поне три типични източника на AI грешка, специфична за тази модалност, и точките на допълнително внимание за рентгенолога. След това оценете модел, който обмисляте за тази модалност, с шаблона „Modality Fit“: устройството/протоколът/популацията, на която е обучено, съответства ли на вашето, изисква ли се локално валидиране? Ако има роля на втори читател, адаптирайте списъка „Дисциплина на втори читател“ към вашата рутина.
контролен списък
- [ ] Научих модалността, устройството, протокола и популацията, върху които беше обучен моделът.
- [ ] Оцених съвместимостта с моите собствени условия (риск от отклонение на разпространението).
- [ ] Използвам модела само доколкото е одобрен.
- [ ] Поддържам собствения си независим прочит в ролята на втори читател.
- [ ] Разбирам, че прагът за вземане на решение е клиничен баланс и се определя от философията на скрининга.
- [ ] Разглеждам типични източници на грешка, специфични за модалността (артефакт, припокриване, разлика в последователността).
- [ ] Не разпространявам в ново състояние без локално валидиране.